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CN109194373B - 一种大规模mimo波束域联合单播多播传输方法 - Google Patents

一种大规模mimo波束域联合单播多播传输方法 Download PDF

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CN109194373B CN201810933114.XA CN201810933114A CN109194373B CN 109194373 B CN109194373 B CN 109194373B CN 201810933114 A CN201810933114 A CN 201810933114A CN 109194373 B CN109194373 B CN 109194373B
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Abstract

本发明提出一种大规模MIMO波束域联合单播多播传输方法，该方法中无线通信的基站侧配置了大规模天线阵列，通过波束赋形生成覆盖整个小区的大规模波束集合。基站在相同的时频资源上采用波束域联合单播和多播的方式与小区内的用户进行通信。基站根据小区内各个用户的波束域统计信道状态信息，对波束域的多播信号和发送给各个用户的单播信号进行功率分配。其中，波束域功率分配基于MM迭代算法和确定性等同方法，通过迭代求解凸优化问题获得波束域功率分配矩阵，并随着统计信道状态信息的变化动态更新。本发明解决了基站侧仅知统计信道信息的波束域联合单播多播传输的功率分配优化问题，提升了系统单播和多播传输速率，并且有效降低了实现的复杂度。

Description

一种大规模MIMO波束域联合单播多播传输方法
技术领域
本发明属于通信领域，具体涉及一种利用大规模天线阵列在相同时频资源下进行联合单播多播的波束域无线传输方法。
背景技术
大规模MIMO系统中，基站布置大规模天线阵列同时服务多个用户。采用大规模MIMO技术可以有效降低用户间干扰，大幅度提高无线通信系统的频谱利用率和功率效率。波束域传输是指基站侧通过统一的酉变换将发送信号转换到波束域，在波束域信道进行信号传输，充分利用大规模天线阵列的空间角度分辨率和用户信道在波束域中的局部性特性。
在联合单播多播的场景下，基站在相同的时频资源上同时发送给小区内所有用户的多播信号和针对单个用户的单播信号。在该场景下，往往需要构建并求解关于发送信号功率分配问题，使得整个系统的单播速率和多播速率的加权平均达到最大，并且此类问题的优化目标函数往往是非凸的，通常难以得到全局最优解。同时，优化过程中求解单播多播速率都需要进行求期望的运算，实现复杂度很高。为此，本发明提出了一种低复杂度的利用统计信道状态信息的大规模MIMO波束域联合单播多播传输方法。
发明内容
发明目的：本发明的目的是在小区基站同时发送单播信号和多播信号的场景下，提供一种利用统计信道状态信息进行联合单播多播的传输方法。
技术方案：为实现上述发明目的，本发明采用的技术方案为：
一种大规模MIMO波束域联合单播多播传输方法，包括以下步骤：
(1)在基站与用户组进行联合单播多播通信的场景下，配置大规模天线阵列的基站通过模拟多波束赋形或数字多波束赋形或模拟与数字混合波束赋形的方法生成能够覆盖整个小区的波束集合；
(2)基站利用小区内用户的波束域统计信道状态信息，构建并求解波束域联合单播多播功率分配优化问题对发送信号进行功率分配；所述波束域联合单播多播功率分配优化问题的优化目标为最大化系统单播速率和多播速率的加权平均，优化变量为基站发送的多播信号和给各个用户的单播信号的协方差矩阵；约束条件为基站发送总信号的协方差矩阵满足功率约束；
(3)在各用户移动过程中，随着基站与各用户之间统计信道状态信息的变化，基站侧动态实施波束域功率分配，联合单播多播过程动态更新。
所述步骤(1)中基站生成能够覆盖整个小区的大规模波束集合实现空间资源的波束域划分，基站在同一时频资源上小区内用户进行联合单播多播通信，该联合单播多播通信的过程在波束域上实施。
所述步骤(2)中基站利用小区内用户的波束域统计信道状态信息对发送信号进行功率分配。基站根据小区用户在上行信道探测阶段发送的探测信号估计出实施波束域功率分配所需的波束域统计信道状态信息。具体的分配方法基于MM(Minorize-Maximization)迭代算法和确定性等同方法。
上述的基于MM迭代算法和确定性等同方法的功率分配方法包括：
(a)将当次迭代过程中单播速率和多播速率加权平均表达式中的干扰速率项进行一阶泰勒展开近似，将非凸的问题转化为关于波束域功率分配的凸优化问题，然后利用内点法或其他优化方法进行求解。
将当次迭代过程中优化问题的解代入优化目标产生下一次迭代的优化问题，并再次进行求解。重复该步骤直至相邻两次迭代过程中的系统单播速率和多播速率的加权平均的差值小于给定阈值，最后一次迭代过程的解即优化问题的解。
(b)根据大维随机矩阵理论，分别计算系统单播速率和多播速率的加权平均表达式中的包含干扰速率的单播总速率项和多播总速率项的确定性等同表达，避免高复杂度的求期望运算。
所述步骤3)中，随着各用户的动态移动，基站与各用户之间的波束域统计信道状态信息发生变化，基站根据变化后的统计信道状态信息重新实施前述的波束域功率分配，从而实施联合单播多播过程的动态更新。波束域统计信道状态信息的变化与具体应用场景有关，其典型的统计时间窗是短时传输时间窗的数倍或数十倍，相关的统计信道状态信息的获取也在较大的时间宽度上进行。
有益效果：与现有技术相比，本发明具有如下优点：
1.基站与小区用户在波束域相同时频资源下实施联合单播多播通信，可以与其无线信道的空间特性相匹配，从而获取使用大规模天线阵列所带来的功率效率和频谱效率的提高。
2.利用小区用户的波束域统计信道状态信息对发送信号进行设计，所需的各用户的波束域统计信道状态信息可以通过稀疏的探测信号获得，所提出的联合单播多播传输方法同时适用于时分双工和频分双工系统。
3.利用MM迭代算法和确定性等同方法，显著降低联合单播多播通信的实现复杂度，并且该方法能够获得近似最优的性能。
附图说明
图1为利用统计信道状态信息的大规模MIMO波束域联合单播多播无线传输方法流程图。
图2为大规模MIMO联合单播多播系统示意图。
图3为基于MM迭代算法和确定性等同方法的功率分配方法的流程图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图。
如图1所示，本发明实施例公开的一种利用统计信道状态信息的大规模MIMO波束域联合单播多播传输方法，主要包括以下步骤：
1)基站配置大规模天线阵列，通过波束赋形方法生成能够覆盖整个小区的大规模波束集合。本步骤中，基站通过模拟多波束赋形或数字多波束赋形的方法生成能够覆盖整个小区的大规模波束集合，从而实现空间资源的波束域划分。基站在同一时频资源上与小区用户进行联合单播多播通信，该联合单播多播通信的过程在波束域上实施。
2)基站利用小区内用户的波束域统计信道状态信息，构建并求解波束域联合单播多播功率分配优化问题对发送信号进行功率分配。
3)在各用户动态移动过程中，随着基站与小区用户之间波束域统计信道状态信息变化，基站侧动态实施波束域功率分配，联合单播多播过程动态更新。
下面以图2所示的大规模MIMO联合单播多播场景为例，对本发明实施例的方法做详细说明。考虑单小区场景，基站侧配置M(M为102或103数量级)根发射天线，天线间隔为半波长。
Figure BDA0001767135390000041
为小区用户集合，每个用户配置N根接收天线。基站可以采用模拟多波束赋形或数字多波束赋形或模拟与数字混合波束赋形的方法将发送的空间域信号变换到波束域。
在信道探测阶段，小区用户发送上行探测信号，基站根据接收到的探测信号估计小区用户的波束域统计信道状态信息,即
Figure BDA0001767135390000042
其中Hk为第k个用户的波束域信道矩阵，运算符⊙为矩阵Hadamard乘积，*为矩阵的共轭，
Figure BDA00017671353900000415
表示期望运算。
假设基站发送的波束域联合单播多播信号为
Figure BDA0001767135390000044
其中xm为多播信号，
Figure BDA0001767135390000045
为基站到用户k的单播信号。波束域多播信号的协方差矩阵为
Figure BDA0001767135390000046
发送给用户k的单播信号的协方差矩阵为
Figure BDA0001767135390000047
多播速率可以表示为：
Figure BDA0001767135390000048
Figure BDA0001767135390000049
Figure BDA00017671353900000410
是多播过程中的干扰速率项，
Figure BDA00017671353900000411
同样，单播速率可以表示为
Figure BDA00017671353900000412
Figure BDA00017671353900000413
是单播过程中基站对用户k的干扰速率项，
Figure BDA00017671353900000414
上述表达式中，log表示对数运算，det表示取矩阵的行列式，H为矩阵的共轭转置。
系统单播速率和多播速率的加权平均
Figure BDA0001767135390000051
η∈[0,1]为多播的权重因子。
考虑到波束域信道基站侧的低相关性，基站在各个波束上发送相互独立的数据流，即多播信号协方差矩阵Λm和单播信号协方差矩阵
Figure BDA0001767135390000052
均为对角矩阵。注意到在波束域联合单播多播传输过程中，为了获得更高的系统和速率，需要对发送信号的协方差矩阵
Figure BDA0001767135390000053
进行优化，即在基站侧对发射波束进行功率分配，即解决如下优化问题：
Figure BDA0001767135390000054
其中，P为基站总的功率约束，tr(·)表示计算矩阵的迹，≥表示矩阵非负定。
此问题目标函数非凸，很难得到全局最优解，且实现复杂度很高。为此，本发明实施例采用MM迭代算法和确定性等同方法求解上述波束域多播功率分配优化问题。
上述的基于MM迭代算法和确定性等同方法的功率分配方法包括：
(a)将当次迭代过程中的多播速率项中的干扰速率项和单播速率项中的干扰速率项进行一阶泰勒展开近似，将非凸的问题转化如下为关于波束域功率分配的凸优化问题：
Figure BDA0001767135390000061
其中，
Figure BDA0001767135390000062
分别为
Figure BDA0001767135390000063
和
Figure BDA0001767135390000064
的梯度，其对角线上的元素可以表示为
Figure BDA0001767135390000065
Figure BDA0001767135390000066
然后利用内点法或其他优化方法进行求解公式(6)中的优化问题。
将当次迭代过程中优化问题的解代入优化目标产生下一次迭代的优化问题，并再次进行求解。重复该步骤直至相邻两次迭代过程中的系统单播速率和多播速率的加权平均的差值小于给定阈值，最后一次迭代过程的解即优化问题的解。
(b)为了降低运算复杂度，根据大维随机矩阵理论，分别计算系统单播速率和多播速率的加权平均项中的
Figure BDA0001767135390000067
和
Figure BDA0001767135390000068
的确定性等同表达
Figure BDA0001767135390000069
和
Figure BDA00017671353900000610
Figure BDA00017671353900000611
Figure BDA00017671353900000612
其中，
Figure BDA00017671353900000613
Figure BDA00017671353900000614
Figure BDA00017671353900000615
Figure BDA0001767135390000071
Figure BDA0001767135390000072
四个辅助变量通过迭代计算得到：
Figure BDA0001767135390000073
Figure BDA0001767135390000074
Figure BDA0001767135390000075
Figure BDA0001767135390000076
其中，
Figure BDA00017671353900000724
和
Figure BDA00017671353900000725
表示生成对角矩阵，对角线上的元素分别为
Figure BDA0001767135390000079
Figure BDA00017671353900000710
由此得到系统单播速率和多播速率的加权平均的确定性等同表达
Figure BDA00017671353900000711
图3给出了MM迭代算法和确定性等同方法的功率分配方法的实现过程，算法的详细过程如下：
步骤1：初始化发送信号的协方差矩阵
Figure BDA00017671353900000712
设置迭代次数指示i＝0。在初始化发送信号的协方差矩阵
Figure BDA00017671353900000713
时，可以假设均匀功率分配，即这K+1个协方差矩阵都是
Figure BDA00017671353900000714
其中I是M×M的单位矩阵。
步骤2：计算系统单播速率和多播速率的加权平均的确定性等同的初始值
Figure BDA00017671353900000715
该步骤首先根据初始化发送信号的协方差矩阵迭代计算确定性等同辅助变量
Figure BDA00017671353900000716
直至辅助变量收敛，利用辅助变量计算
Figure BDA00017671353900000717
和
Figure BDA00017671353900000718
的确定性等同，代入公式(21)进行计算。
步骤3：利用
Figure BDA00017671353900000719
计算当次迭代梯度项
Figure BDA00017671353900000720
和
Figure BDA00017671353900000721
采用MM迭代算法线性化多播干扰速率项
Figure BDA00017671353900000722
和单播干扰速率项
Figure BDA00017671353900000723
得到如公式(6)所示本次迭代过程中的优化问题。
步骤4：利用
Figure BDA0001767135390000081
迭代计算确定性等同辅助变量
Figure BDA0001767135390000082
Figure BDA0001767135390000083
直至辅助变量收敛。
步骤5：根据公式(9)(10)得到系统单播速率和多播速率的加权平均项中
Figure BDA0001767135390000084
和
Figure BDA0001767135390000085
的确定性等同表达
Figure BDA0001767135390000086
和
Figure BDA0001767135390000087
并用确定性等同表达替换优化目标中的
Figure BDA0001767135390000088
和
Figure BDA0001767135390000089
步骤6：利用内点法或其他凸优化方法求解优化问题得到当次迭代的解
Figure BDA00017671353900000810
步骤7：利用当次迭代优化问题的解，利用公式(21)计算系统单播速率和多播速率的加权平均的确定性等同
Figure BDA00017671353900000811
步骤8：比较
Figure BDA00017671353900000812
和
Figure BDA00017671353900000813
如果两者之间的差值小于预先设定的阈值ε则迭代结束，此时的
Figure BDA00017671353900000814
即优化问题的解。否则令i＝i+1，返回步骤2。
在各用户移动过程中，随着基站与用户之间的波束域统计信道状态信息的变化，基站侧根据更新后的统计信道状态信息重复前述步骤，进行波束域联合单播多播功率分配。从而实现联合单播多播传输过程的动态更新。波束域统计信道状态信息的变化与具体应用场景有关，其典型统计时间窗是短时传输时间窗的数倍或数十倍，相关的统计信道状态信息的获取也在较大的时间宽度上进行。
应当指出，以上所述仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。本实施例中未明确的各组成部分均可用现有技术加以实现。

Claims (5)

1.一种大规模MIMO波束域联合单播多播传输方法，其特征在于：包括如下步骤：
(1)在基站与用户组进行联合单播多播通信的场景下，配置大规模天线阵列的基站通过模拟多波束赋形或数字多波束赋形或模拟与数字混合波束赋形的方法生成能够覆盖整个小区的波束集合；
(2)基站利用小区内用户的波束域统计信道状态信息，构建并基于MM迭代算法和确定性等同方法求解波束域联合单播多播功率分配优化问题对发送信号进行功率分配；所述波束域联合单播多播功率分配优化问题表示为：
Figure FDA0002400058310000011
Figure FDA0002400058310000012
Figure FDA0002400058310000013
其中，η∈[0,1]为多播的权重因子，
Figure FDA0002400058310000014
为小区内用户集合，K为小区内用户总数，
Figure FDA0002400058310000015
为基站多播速率，
Figure FDA0002400058310000016
为基站到用户k的单播速率，Λm为基站发送波束域多播信号的协方差矩阵，
Figure FDA0002400058310000017
为基站到用户k的波束域单播信号的协方差矩阵，P为基站总的功率约束，tr(·)表示计算矩阵的迹，≥0表示矩阵非负定；上述优化目标中：
Figure FDA0002400058310000018
Figure FDA0002400058310000019
其中，
Figure FDA00024000583100000110
Hk为基站到用户k的波束域信道矩阵，I为单位矩阵，上标H为求矩阵的共轭转置，det为求矩阵的行列式，
Figure FDA00024000583100000111
为求期望；
(3)在各用户移动过程中，随着基站与各用户之间统计信道状态信息的变化，基站侧动态实施波束域功率分配，联合单播多播过程动态更新。
2.根据权利要求1所述的大规模MIMO波束域联合单播多播传输方法，其特征在于：所述步骤(1)中基站生成能够覆盖整个小区的大规模波束集合实现空间资源的波束域划分，基站在同一时频资源上与小区内用户进行联合单播多播通信，该联合单播多播通信的过程在波束域上实施。
3.根据权利要求1所述的大规模MIMO波束域联合单播多播传输方法，其特征在于：所述波束域统计信道状态信息由基站根据接收到小区内用户发送的上行探测信号估计得出。
4.根据权利要求1所述的大规模MIMO波束域联合单播多播传输方法，其特征在于：所述步骤(2)中求解优化问题所用到的MM迭代算法和确定性等同方法包括如下两个方面：
(a)在当次迭代过程中将系统单播速率和多播速率加权平均表达式中的干扰速率项进行一阶泰勒级数展开近似，将非凸的问题转化为关于波束域功率分配的凸优化问题，将优化问题转变为求解下述问题：
Figure FDA0002400058310000021
Figure FDA0002400058310000022
Figure FDA0002400058310000023
其中，
Figure FDA0002400058310000024
Figure FDA0002400058310000025
Figure FDA0002400058310000026
Figure FDA0002400058310000027
和
Figure FDA0002400058310000028
为M×M的对角矩阵，对角线上的元素为：
Figure FDA0002400058310000029
Figure FDA00024000583100000210
其中，M为基站天线数，N为用户天线数，
Figure FDA0002400058310000031
为波束域统计信道状态信息，上标i标记迭代次数，下标t标记矩阵行列号，⊙为矩阵的阿达玛积，上标*为矩阵的共轭；
将当次迭代过程中优化问题的解代入优化目标产生下一次迭代的优化问题，并再次进行求解，直至相邻两次迭代过程中系统的单播速率和多播速率加权平均的差值小于给定阈值，最后一次迭代过程的解即优化问题的解；
(b)根据大维随机矩阵理论，分别计算
Figure FDA0002400058310000032
和
Figure FDA0002400058310000033
的确定性等同表达
Figure FDA0002400058310000034
和
Figure FDA0002400058310000035
避免高复杂度的求期望运算；
Figure FDA0002400058310000036
Figure FDA0002400058310000037
其中，
Figure FDA0002400058310000038
Figure FDA0002400058310000039
Figure FDA00024000583100000310
Figure FDA00024000583100000311
Figure FDA00024000583100000312
四个辅助变量通过迭代计算得到：
Figure FDA00024000583100000313
Figure FDA00024000583100000314
Figure FDA00024000583100000315
Figure FDA00024000583100000316
Figure FDA00024000583100000317
和
Figure FDA00024000583100000318
表示生成对角矩阵，对角线上的元素分别为
Figure FDA00024000583100000319
5.根据权利要求1所述的大规模MIMO波束域联合单播多播传输方法，其特征在于：在各用户动态移动过程中，随着基站与各用户之间统计信道状态信息变化，基站侧动态实施波束域功率分配，联合单播多播过程动态更新；波束域统计信道状态信息的变化与具体应用场景有关，统计时间窗是短时传输时间窗的数倍或数十倍。
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